Qual è la differenza tra dati trasversali in pool e dati del pannello?


Risposte:


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Quando vedo i dati del panel, penso ai dati longitudinali, quindi le osservazioni raccolte sugli stessi individui in più occasioni, sugli stessi argomenti. Le sezioni ripetute dovrebbero essere gli stessi argomenti, ma ad ogni osservazione si ottengono diversi campioni di individui. Gradirei altre descrizioni.


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La risposta qui è piuttosto semplice: sia i dati trasversali in pool che i dati puri del pannello raccolgono i dati su dente (questo può variare da 2 periodi di tempo a qualsiasi numero elevato). La differenza chiave tra le due è la "unità" che seguiamo. Sto definendo le unità come famiglie, paesi o qualunque cosa stiamo raccogliendo dati. Nella sezione trasversale raggruppata, verranno prelevati campioni casuali in periodi di tempo diversi, di unità diverse, ovvero ogni campione prelevato, sarà popolato da individui diversi. Questo è spesso usato per vedere l'impatto di politiche o programmi. Ad esempio, prenderemo i dati sul reddito delle famiglie X, Y e Z, nel 1990. E poi prenderemo gli stessi dati sul reddito delle famiglie G, F e A nel 1995. Anche se siamo interessati agli stessi dati, stiamo prendendo campioni diversi (utilizzando famiglie diverse) in periodi di tempo diversi.

Nei dati puri del pannello, stiamo seguendo le stesse unità, cioè le stesse famiglie o individui nel tempo. Ad esempio seguiremo la stessa serie di famiglie X, Y e Z, per ogni periodo di tempo in cui raccogliamo dati, ad esempio nel 1990 e intervisteremo anche le stesse famiglie nel 1995.

Pertanto la differenza fondamentale è semplicemente per le unità per le quali osserviamo i dati.

Spero che sia di aiuto.


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I dati trasversali o una sezione trasversale di una popolazione di studio, in statistica ed econometria, sono un tipo di set di dati monodimensionali. I dati trasversali si riferiscono ai dati raccolti osservando molti soggetti (come individui, aziende o paesi / regioni) nello stesso momento o senza tener conto delle differenze temporali. L'analisi dei dati trasversali di solito consiste nel confrontare le differenze tra i soggetti. Ad esempio, vogliamo misurare i livelli attuali di obesità in una popolazione. Potremmo prelevare un campione di 1.000 persone a caso da quella popolazione (noto anche come sezione trasversale di quella popolazione), misurare il loro peso e altezza e calcolare quale percentuale di quel campione è classificata come obesa. Ad esempio, il 30% del nostro campione è stato classificato come obeso. Questo esempio di sezione trasversale ci fornisce un'istantanea di quella popolazione, in quel momento. Si noti che non sappiamo in base a un campione di sezione trasversale se l'obesità è in aumento o in diminuzione; possiamo solo descrivere la proporzione attuale. I dati trasversali differiscono dai dati delle serie temporali, noti anche come dati longitudinali, che seguono i cambiamenti di un soggetto nel corso del tempo. Un'altra variante, i dati del panel (o i dati della sezione trasversale delle serie temporali), combina entrambi e esamina più argomenti e come cambiano nel corso del tempo. L'analisi dei panel utilizza i dati dei panel per esaminare le variazioni delle variabili nel tempo e le differenze tra le variabili. In una sezione trasversale mobile, sia la presenza di un individuo nel campione sia il momento in cui l'individuo è incluso nel campione sono determinati in modo casuale. Ad esempio, un sondaggio politico può decidere di intervistare 100.000 persone. Prima seleziona questi individui in modo casuale dall'intera popolazione. Assegna quindi una data casuale a ciascun individuo. Questa è la data casuale in cui quella persona verrà intervistata e quindi inclusa nel sondaggio.


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Sulla base della definizione di Corey, abbiamo la seguente metodologia per stimare il modello con i dati della sezione trasversale raggruppati e i dati del pannello.

Sezione trasversale raggruppata : effetti fissi a senso unico o effetti casuali (solo tempo) o OLS appena raggruppati.

Dati del pannello: effetti fissi a due (o una) via / effetti casuali (tempo o individuo o entrambi) o OLS in pool.


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Questo è tratto da "Basic Econometrics" di Gujarati (4th Edition, P28):

Dati panel, longitudinali o micropanel Questo è un tipo speciale di dati aggregati in cui la stessa unità trasversale (ad esempio una famiglia o un'azienda) viene esaminata nel tempo. Ad esempio, il Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti effettua un censimento delle abitazioni a intervalli periodici. Ad ogni sondaggio periodico viene intervistata la stessa famiglia (o le persone che vivono allo stesso indirizzo) per scoprire se si è verificato un cambiamento nelle condizioni abitative e finanziarie di quella famiglia dall'ultima indagine. Intervistando periodicamente la stessa famiglia, i dati del panel forniscono informazioni molto utili sulla dinamica del comportamento familiare.


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Anche i dati raggruppati sono dati del pannello ma l'inverso non è vero.


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Cosa intendi con questo? Per rispondere alla domanda sarebbe utile un esempio di entrambi i tipi di dati, ad esempio i dati del panel seguono le stesse unità nel tempo (come un sondaggio familiare come lo studio del panel sulle dinamiche del reddito) mentre i dati aggregati sono dati per anni diversi ma da sezioni trasversali diverse (come l'attuale studio sulla popolazione).
Andy,

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Poiché questo sembra contraddire altre risposte qui, sarebbe utile vedere qualche elaborazione di ciò che intendi con dati "raggruppati" e "panel".
whuber
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